1.1 大数据的发展历程

随着互联网时代的不断变迁，无论是PC互联网、移动互联网还是物联网，给数据库带来的最大挑战都是数据量的爆炸式增长，传统关系型数据库在面对海量数据的读写时逐渐捉襟见肘。这主要体现在以下几点。

❑ 数据容量达到单机单节点的上限。

❑ 不再拘泥于结构化数据，视频、图片等非结构化数据大量出现和应用。

❑ 不能同时兼顾联机事务处理（On-Line Transaction Processing，OLTP）和联机分析处理（On-Line Analytical Processing，OLAP）。

单机或简单分布式架构已无法满足多元化的用户需求，为了解决这一困境，以谷歌三大论文（即谷歌发布的关于文件系统GFS、MapReduce和BigTable的论文）为首的解决方案或理念，为搜索引擎、分布式数据处理和分布式存储等领域提供了重要的理论依据。以此为基础，大数据计算引擎也迎来了百花齐放、百家争鸣的时代，Impala、Presto、Flink等产品喷涌而出，它们的出现对于应对大数据处理和存储的挑战具有重要意义，推动了分布式计算和分布式存储技术的发展，最终带来了丰富和多样化的大数据生态。

大数据生态的多样性为我们在技术选择和满足不同业务场景需求方面提供了丰富的解决方案，有效地解决了处理和分析海量数据的难题。然而这种多样性也带来了新的挑战和问题。随着大数据技术的迅猛发展，新的框架和工具不断涌现，使得选择合适的技术和平台变得尤为复杂。每种工具和平台都有其独有特点和适用场景，我们只有深入理解它们的功能和限制，才能做出最佳的选择。此外，大数据生态的复杂性也提升了学习和实施的难度。不同框架的设计理念和底层实现各不相同，五花八门的调用方法、编程语言、依赖环境往往需要开发人员或者分析人员投入大量的时间和精力。这不仅增加了学习和运维的成本，也使得掌握各种技术和工具变得非常困难。

例如某业务需求是评估流量投放的效果和新用户的增长情况，此时需要实时统计当日注册的新用户数，以便及时调整运营策略。为此，数据需要被实时采集并上报到Kafka。接下来，我们必须实时消费Kafka中的数据以计算相关指标。如果选择使用Spark Streaming，那么可以按照以下方式定义统计任务。

如果使用Flink DataStream，那么统计任务的定义如下。

当前的定义只涉及数据源的设置和将数据简单地输出到控制台。如果进一步加入统计方法，那么在语法层面上，统计任务间的差异会越来越大。数据分析人员的目的是迅速且准确地检索和统计数据，以便对商业活动或分析报告做出判断和决策。工具仅是达成这一目标的手段，我们不应该将大量精力投入到学习和使用繁杂多变的函数方法上，这显然是本末倒置的。

那么是否存在这样一种方法：使用者不必担心框架的升级、版本兼容性或使用上的差异，只须专注于自己的目标是否已经实现，而无须过分关注实现的具体过程？回顾大数据生态的发展历程，所谓从关系型数据库中来，到关系型数据库中去，如果采用SQL来统计新用户数，那么统计任务可能会采取以下形式。

SQL以卓越的可扩展性和可移植性而著称，这得益于关系型数据库成熟的理论基础和广泛的应用，使得大数据引擎能够轻松地采用SQL作为统一查询语言。对数据开发和分析师而言，学习和使用SQL的门槛相对较低。数据分析领域的“细腰”（一种通用的解决方案，用抽象的方式来解决Interoperability互通问题，在向上的业务接口和向下的底层实现中间加入抽象层）也终于在大数据领域重焕光彩。